Python 计算方差的算法工作不正常

我写了一个函数，它应该返回给定簇中一组像素的R，G，B分量的方差

def RGB_方差（img，密度）：
R_总计=0
G_总计=0
B_总计=0
N=透镜（密度）
对于密度中的像素：
x=像素[0]
y=像素[1]
R_总计+=img[x][y][0]
G_总计+=img[x][y][1]
B_total+=img[x][y][2]
R_平均值，G_平均值，B_平均值=R_总计/N，G_总计/N，B_总计/N
R_和=0
G_和=0
B_和=0
平均值=[R_平均值，G_平均值，B_平均值]
总和=[R_总和，G_总和，B_总和]
对于密度中的像素：
x=像素[0]
y=像素[1]
对于范围（0,3）内的i：
和[i]+=（img[x][y][i]-表示[i]）**2
方差={
“R_方差”：总和[0]/N，
“G_方差”：总和[1]/N，
“B_方差”：总和[2]/N，
}
回报差异

这些照片显示了我正在处理的区域和相应的像素：

我得到的结果是，它并不完全正确：

{'R_variance'：71.56184661531957'G_variance'：91.47570122951443'B_variance'：521.035179427894}

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当B分量的值的范围为范围（0255）时，它的方差怎么可能是521？

那么，方差可以大于值的范围。下面是一个例子：

data = [10, 10, 10, 10, 0, 0, 0, 0]
range of values = [0, 10]
mean = 5
var = ((10 - 5)^2 * 4 + (0 - 5)^2 * 4) / 8 = 200 / 8 = 25

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方差高于数据可以采用的最大值。也许你想要的是方差的平方根。

为什么你认为方差不能是521？标准偏差可以在0和数据范围的一半之间（本例中为127.5），这意味着方差可以在0和127.5之间的任何地方**2。我想得到一个符合逻辑的差值，使用521这样大的数字来检查不能大于255的值之间的差异，这对我有什么帮助？是的，我似乎忘记了结果的平方根，我实际上需要标准偏差，但使用了方差公式